基于微博的在线学习资源推荐平台核心功能设计与实现

发布时间：2017-05-10 03:16

  本文关键词：基于微博的在线学习资源推荐平台核心功能设计与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：MOOC是最近几年新出现的学习形式,其开放的理念、优秀的资源以及新颖的教学模式迅速吸引了全球的大量学习者。而MOOC平台以及平台内的课程资源也随着MOOC概念一起呈现爆发式增长。但是在学习资源越来越丰富、选择越来越多的同时,也难以避免地出现了增长过快导致的资源分散、缺乏整合的问题,严重影响了在线学习的优秀体验。本文构思了种在线学习资源管理推荐平台微博应用,旨在从整合、管理、发现三个层面改善这一问题。 首先,在整合数据方面,探究在线课程资源的自动化爬取方案,制定了 一种以平台定制化爬虫为基础,使用爬虫调度系统实现自动化管理的爬取策略,有效地解决了在线学习课程资源分散化的问题。并以Coursera Udacity和edX三大平台为例,成功地爬取了现有的1000多门课程,建立了课程数据仓库。 其次,在课程管理方而,基于爬虫调度系统获得的课程数据仓库,设计并实现了课程管理系统,为用户提供了课程搜索、课表管理、课程笔记、课程评分与评价等全方位服务。帮助用户更有效率地利用在线学习资源。系统采用B/S结构,并成功地以新浪微博应用的形式通过浏览器与用户实现交互。 最后,在平台数据的基础上,基于现有的主流推荐方法设计了一种合理的推荐策略为用户提供个性化的课程推荐。在设计推荐策略的过程中,充分考虑了平台发展的不同阶段的不同需求和数据特点,以及推荐系统的冷启动问题。帮助学习者发现新的课程。 MOOC作为一种先进的教育模式,是未来教育的大势所趋。但是在其发展的过程中,还有很多问题需要我们解决。本文从MOOC概念本身入手,经过问题分析、产品调研、功能设计和工程实现,为改善MOOC的学习体验做出了尝试。
【关键词】：爬虫 MOOC 微博应用 推荐系统 Mahout
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.092;TP311.52
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-9
• 第一章 引言9-13
• 1.1. 选题背景与意义9-10
• 1.2. 国内外研究现状10
• 1.3. 主要工作和创新点10-12
• 1.4. 论文的组织结构12-13
• 第二章 MOOC平台及相关整合类工具现状介绍13-18
• 2.1. MOOC概念简介13
• 2.2. MOOC平台介绍13-15
• 2.2.1. 三大MOOC平台13-15
• 2.2.2. 其它MOOC平台15
• 2.3. MOOC相关整合类工具介绍15-17
• 2.4. 本章小结17-18
• 第三章 平台需求分析与核心功能设计18-42
• 3.1. 系统需求分析18-19
• 3.2. 平台架构设计19-21
• 3.3. 爬虫子系统的设计21-26
• 3.3.1. 数据库设计21-22
• 3.3.2. 三大平台爬虫设计22-23
• 3.3.3. 爬虫调度系统设计23-25
• 3.3.4. 操作界面设计25-26
• 3.4. 课程管理系统的设计26-33
• 3.4.1. 数据库设计27-29
• 3.4.2. 接口设计29-32
• 3.4.3. 功能详细设计32-33
• 3.5. 推荐系统的设计33-40
• 3.5.1. 推荐策略分析34-36
• 3.5.2. 推荐系统策略选择36-39
• 3.5.3. 推荐系统架构设计39-40
• 3.6. 本章小结40-42
• 第四章 平台核心功能实现42-62
• 4.1. 爬虫子系统的实现42-48
• 4.1.1. Coursera和Udacity的爬虫实现43-47
• 4.1.2. 爬虫调度系统的实现47-48
• 4.2. 课程管理系统的实现48-55
• 4.2.1. 开发环境及框架搭建48-49
• 4.2.2. 接口以及服务实现49-51
• 4.2.3. 核心功能实现和展示51-55
• 4.3. 推荐系统的实现55-61
• 4.3.1. 推荐系统框架56-57
• 4.3.2. 推荐系统实现57-61
• 4.4. 本章小结61-62
• 第五章 总结与展望62-65
• 5.1. 论文工作总结62-63
• 5.2. 进一步的研究工作63-65
• 参考文献65-67
• 致谢67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 郭艳红;邓贵仕;;协同过滤系统项目冷启动的混合推荐算法[J];计算机工程;2008年23期

2 陆荣幸,郁洲,阮永良,王志强;J2EE平台上MVC设计模式的研究与实现[J];计算机应用研究;2003年03期

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本文编号：353913